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import argparse
import logging
import os
import sys

from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

from camel.typing import ModelType
from camel.utils import get_model_info

root = os.path.dirname(__file__)
sys.path.append(root)

from chatdev.chat_chain import ChatChain


def get_config(company):
    """
    return configuration json files for ChatChain
    user can customize only parts of configuration json files, other files will be left for default
    Args:
        company: customized configuration name under CompanyConfig/

    Returns:
        path to three configuration jsons: [config_path, config_phase_path, config_role_path]
    """
    # company = Human, 在生成代码后，也会接受人从终端的输入，以便进一步根据人的需求完善代码
    #
    config_dir = os.path.join(root, "CompanyConfig", company)
    default_config_dir = os.path.join(root, "CompanyConfig", "Default")

    config_files = [
        "ChatChainConfig.json",
        "PhaseConfig.json",
        "RoleConfig.json"
    ]

    config_paths = []

    for config_file in config_files:
        company_config_path = os.path.join(config_dir, config_file)
        default_config_path = os.path.join(default_config_dir, config_file)

        if os.path.exists(company_config_path):
            config_paths.append(company_config_path)
        else:
            config_paths.append(default_config_path)

    return tuple(config_paths)


parser = argparse.ArgumentParser(description='argparse')
parser.add_argument('--config', type=str, default="Default",
                    help="Name of config, which is used to load configuration under CompanyConfig/")
parser.add_argument('--org', type=str, default="DefaultOrganization",
                    help="Name of organization, your software will be generated in WareHouse/name_org_timestamp")
parser.add_argument('--task', type=str, default="Develop a basic snake game.",
                    help="Prompt of software")
parser.add_argument('--name', type=str, default="qwen_self_snake",
                    help="Name of software, your software will be generated in WareHouse/name_org_timestamp")
parser.add_argument('--model', type=str, default="qwen-plus",
                    help="GPT Model, choose from {'GPT_3_5_TURBO', 'GPT_4', 'GPT_4_TURBO', 'GPT_4O', 'GPT_4O_MINI'}")
parser.add_argument('--platform', type=str, default="qwen",
                    help="Model platform, choose from {'hunyuan','qianfan'}")
parser.add_argument('--api_type', type=str, default="self",
                    help="Model platform, choose from {'openai','self'}")
parser.add_argument('--path', type=str, default="",
                    help="Your file directory, ChatDev will build upon your software in the Incremental mode")
args = parser.parse_args()

# Start ChatDev

# ----------------------------------------
#          Init ChatChain
# ----------------------------------------
config_path, config_phase_path, config_role_path = get_config(args.config)

base_url, num_tokens, api_type = get_model_info(args.platform, args.model, args.api_type)

model_type = ModelType(args.platform, name=args.model, base_url=base_url, num_tokens=num_tokens, api_type=api_type)
chat_chain = ChatChain(config_path=config_path,
                       config_phase_path=config_phase_path,
                       config_role_path=config_role_path,
                       task_prompt=args.task,
                       project_name=args.name,
                       org_name=args.org,
                       model_type=model_type,
                       code_path=args.path)
"""
1. 通过统一的类管理配置: 包括读取配置和解析配置
2. 上下文的统一管理：将配置和其他上下文统一管理
3. 阶段实例创建：通过importlib， 动态根据配置创建类实例
"""
# ----------------------------------------
#          Init Log
# ----------------------------------------
logging.basicConfig(filename=chat_chain.log_filepath, level=logging.INFO,
                    format='[%(asctime)s %(levelname)s] %(message)s',
                    datefmt='%Y-%d-%m %H:%M:%S', encoding="utf-8")

# ----------------------------------------
#          Pre Processing
# ----------------------------------------

chat_chain.pre_processing()
"""
1. 为了保证项目的完整性，将所有相关的配置信息都集中都本次运行的目录下
2. 根据用户输入的软件项目描述，进一步通过大模型进行完善
3. 根据用户输入的软件项目描述，结合大模型和wiki，提炼出最核心的项目描述
"""

# ----------------------------------------
#          Personnel Recruitment
# ----------------------------------------

chat_chain.make_recruitment()
"""
1. 根据配置文件，获取需要招募的角色
2. 对招募的角色统一管理：Roster()
3. 并在chat_env中作为上下文统一对外
"""
# ----------------------------------------
#          Chat Chain
# ----------------------------------------

chat_chain.execute_chain()
"""
1. 根据config中的phase，依次执行每个阶段
    - a) 若是simplePhase，则通过已经创建好的phase中的类实例，直接调用execute执行
        - 通过update_phase_env函数从全局上下文中获取当前阶段需要的变量等信息，保存到phase_env里边(placeholders)
        - 通过execute（chatting）函数，组装大模型需要的prompt模板，并调用大模型结果 -> RolePlaying实现
            - self_reflect, 对当前调用大模型结果的有效性和合理性判断
        - 通过update_chat_env函数，将当前阶段调用大模型返回的结果，写到全局上下文中（chat_env），方便统一管理和其他阶段使用
    - b) 若是composedPhase，则需要创建composed的类实例，然后调用execute执行
        - 类似simplePhase的execute, 在此基础上增加了跳出循环的控制
        - 从全局上下文信息中接收信息，方便当前复合阶段使用
        - 依次执行simplePhase
            - 通过update_phase_env函数从全局上下文中获取当前阶段需要的变量等信息，保存到phase_env里边(placeholders)
            - 判断是否需要跳出循环
            - 通过execute（chatting）函数，组装大模型需要的prompt模板，并调用大模型结果 -> RolePlaying实现
                - self_reflect, 对当前调用大模型结果的有效性和合理性判断
            - 通过update_chat_env函数，将当前阶段调用大模型返回的结果，写到全局上下文中（chat_env），方便统一管理和其他阶段使用
            - 判断是否需要跳出循环

todo: 
2. 每个阶段返回的结果，怎么保存的，保存在哪里？
3. 前后两个阶段的结果如何共享？
"""
# ----------------------------------------
#          Post Processing
# ----------------------------------------

chat_chain.post_processing()
"""
1. 保存meta_info
2. 通过git保存最终的代码变更
3. 保存最终完整的日志（移到当前软件项目目录下，方便日志的回放）
"""

"""
todo:
核心中的核心
1. RolePlaying的执行逻辑是怎么样的，如何跟大模型交互的： init_chat(), step()
2. 每个phase的execute的执行逻辑是怎么样的，各个phase如何交互

重点：
3. 生成的代码如何管理的
4. 内存运行机制是怎么样的
5. 了解可视化的运行逻辑，如何与当前生成项目代码的逻辑进行日志交互
"""

"""
总结：
    - Phase的划分和定义： 包括符合阶段和简单阶段，每个阶段的实现
    - ChainPhase的执行逻辑，将phase串起来并依次执行，底层如何调用大模型: rolePlaying&chatagent
    - 生成的代码管理，文档管理，不同版本之间的管理： codes，git_manage, graph, experience
    - 可视化相关的信息
"""
